पता मानकीकरण 101: लाभ, तरीके और सुझाव

पता मानकीकरण 101: लाभ, तरीके और सुझाव

पिछली बार कब आपने पाया था कि आपकी सूची में सभी पते एक ही प्रारूप का पालन करते हैं और त्रुटि रहित थे? कभी नहीं, है ना?

डेटा त्रुटियों को कम करने के लिए आपकी कंपनी द्वारा उठाए जाने वाले सभी कदमों के बावजूद, डेटा गुणवत्ता के मुद्दों को संबोधित करना - जैसे कि गलत वर्तनी, अनुपलब्ध फ़ील्ड, या प्रमुख स्थान - मैन्युअल डेटा प्रविष्टि के कारण - अपरिहार्य हैं। वास्तव में, प्रोफेसर रेमंड आर. पंको अपने में प्रकाशित पत्र इस बात पर प्रकाश डाला गया कि विशेष रूप से छोटे डेटासेट की स्प्रेडशीट डेटा त्रुटियां 18% और 40% के बीच हो सकती हैं।  

इस समस्या से निपटने के लिए, पता मानकीकरण एक अच्छा समाधान हो सकता है। यह पोस्ट इस बात पर प्रकाश डालती है कि कंपनियां डेटा के मानकीकरण से कैसे लाभ उठा सकती हैं, और इच्छित परिणाम लाने के लिए उन्हें किन तरीकों और युक्तियों पर विचार करना चाहिए।

पता मानकीकरण क्या है?

पता मानकीकरण, या पता सामान्यीकरण, मान्यता प्राप्त डाक सेवा मानकों के अनुरूप पता रिकॉर्ड को पहचानने और स्वरूपित करने की प्रक्रिया है, जैसा कि एक आधिकारिक डेटाबेस में निर्धारित किया गया है जैसे कि यूनाइटेड स्टेट्स पोस्टल सर्विस (USPS)।

अधिकांश पते यूएसपीएस मानक का पालन नहीं करते हैं, जो एक मानकीकृत पते को परिभाषित करता है, जिसे पूरी तरह से लिखा गया है, डाक सेवा मानक संक्षेपों का उपयोग करके संक्षिप्त किया गया है, या जैसा कि वर्तमान डाक सेवा ज़िप + 4 फ़ाइल में दिखाया गया है।

डाक पते के मानक

पतों का मानकीकरण उन कंपनियों के लिए एक महत्वपूर्ण आवश्यकता बन जाती है जिनके पास पते के विवरण (जैसे, ज़िप + 4 और ज़िप + 6 कोड) या विराम चिह्न, आवरण, रिक्ति और वर्तनी त्रुटियों के कारण असंगत या अलग-अलग प्रारूपों के साथ पता प्रविष्टियाँ हैं। इसका एक उदाहरण नीचे दिया गया है:

मानकीकृत डाक पते

जैसा कि तालिका से देखा गया है, सभी पते के विवरण में एक या एक से अधिक त्रुटियां हैं और कोई भी आवश्यक यूएसपीएस दिशानिर्देशों को पूरा नहीं करता है।

पता मानकीकरण पता मिलान और पता सत्यापन के साथ भ्रमित नहीं होना चाहिए। जबकि समान हैं, पता सत्यापन यह सत्यापित करने के बारे में है कि पता रिकॉर्ड यूएसपीएस डेटाबेस में मौजूदा पता रिकॉर्ड के अनुरूप है या नहीं। दूसरी ओर, पता मिलान, दो समान पता डेटा के मिलान के बारे में है ताकि यह पता लगाया जा सके कि यह एक ही इकाई को संदर्भित करता है या नहीं।

पतों के मानकीकरण के लाभ

डेटा विसंगतियों को दूर करने के स्पष्ट कारणों के अलावा, पतों का मानकीकरण कंपनियों के लिए कई प्रकार के लाभ प्रदान कर सकता है। इसमे शामिल है:

  • पते सत्यापित करने में समय बचाएं: पतों के मानकीकरण के बिना, यह संदेह करने का कोई तरीका नहीं है कि प्रत्यक्ष मेल अभियान के लिए उपयोग की जाने वाली पता सूची सही है या नहीं जब तक कि मेल वापस नहीं किए जाते या कोई प्रतिक्रिया नहीं मिली। अलग-अलग पतों को सामान्य करके, कर्मचारियों द्वारा सटीकता के लिए सैकड़ों डाक पतों के माध्यम से पर्याप्त मानव-घंटे को बचाया जा सकता है।
  • डाक खर्च कम करें: प्रत्यक्ष मेल अभियान गलत या गलत पते पर ले जा सकते हैं जो प्रत्यक्ष मेल अभियानों में बिलिंग और शिपिंग समस्याएँ पैदा कर सकते हैं। डेटा संगतता में सुधार के लिए पतों का मानकीकरण करने से लौटाए गए या वितरित नहीं किए गए मेल कम हो सकते हैं, जिसके परिणामस्वरूप उच्च प्रत्यक्ष मेल प्रतिक्रिया दर हो सकती है।
  • डुप्लिकेट पते हटाएं: त्रुटियों के साथ अलग-अलग प्रारूप और पते संपर्कों को दोगुने ईमेल भेज सकते हैं जो ग्राहकों की संतुष्टि और ब्रांड छवि को कम कर सकते हैं। अपनी पता सूचियों को साफ करने से आपकी फर्म को व्यर्थ वितरण लागतों को बचाने में मदद मिल सकती है।

पतों का मानकीकरण कैसे करें?

किसी भी पते के सामान्यीकरण गतिविधि को सार्थक होने के लिए यूएसपीएस दिशानिर्देशों को पूरा करना चाहिए। तालिका 1 में हाइलाइट किए गए डेटा का उपयोग करना, यहां बताया गया है कि सामान्यीकरण पर पता डेटा कैसे दिखाई देगा।

पता मानकीकरण से पहले और बाद में

पतों के मानकीकरण में 4-चरणीय प्रक्रिया शामिल है। यह भी शामिल है:

  1. आयात पते: एकाधिक डेटा स्रोतों से सभी पतों को इकट्ठा करें - जैसे एक्सेल स्प्रेडशीट, एसक्यूएल डेटाबेस, आदि - एक शीट में।
  2. त्रुटियों का निरीक्षण करने के लिए प्रोफ़ाइल डेटा: अपनी पता सूची में मौजूद त्रुटियों के दायरे और प्रकार को समझने के लिए डेटा प्रोफाइलिंग का उपयोग करें। ऐसा करने से आपको संभावित समस्या क्षेत्रों का एक मोटा विचार मिल सकता है जिन्हें किसी भी प्रकार के मानकीकरण से पहले ठीक करने की आवश्यकता होती है।  
  3. यूएसपीएस दिशानिर्देशों को पूरा करने के लिए साफ त्रुटियां: एक बार सभी त्रुटियों का पता चलने के बाद, आप पतों को साफ कर सकते हैं और यूएसपीएस दिशानिर्देशों के अनुसार इसे मानकीकृत कर सकते हैं।
  4. डुप्लिकेट पतों को पहचानें और निकालें: किसी भी डुप्लीकेट पते की पहचान करने के लिए, आप अपनी स्प्रैडशीट या डेटाबेस में डबल काउंट खोज सकते हैं या सटीक उपयोग कर सकते हैं या फजी मिलान प्रविष्टियों को कम करने के लिए।

पतों के मानकीकरण के तरीके

आपकी सूची में पतों को सामान्य बनाने के दो अलग-अलग तरीके हैं। इसमे शामिल है:

मैनुअल स्क्रिप्ट और टूल्स

उपयोगकर्ता विभिन्न माध्यमों से पुस्तकालयों से पतों को सामान्य करने के लिए मैन्युअल रूप से रन स्क्रिप्ट और ऐड-इन ढूंढ सकते हैं

  1. प्रोग्रामिंग की भाषाएँ: पायथन, जावास्क्रिप्ट, या आर आपको सटीक पता मिलान की पहचान करने के लिए अस्पष्ट पता मिलान चलाने और अपने स्वयं के पता डेटा के अनुरूप कस्टम मानकीकरण नियम लागू करने में सक्षम कर सकते हैं।
  2. कोडिंग रिपॉजिटरी: GitHub कोड टेम्प्लेट और USPS प्रदान करता है एपीआई (API) एकीकरण जिसका उपयोग आप पतों को सत्यापित और सामान्य करने के लिए कर सकते हैं।  
  3. अनुप्रयोग प्रोग्रामिंग इंटरफेस: तृतीय-पक्ष सेवाएँ जिन्हें . के माध्यम से एकीकृत किया जा सकता है मेलिंग पतों को पार्स करने, मानकीकृत करने और मान्य करने के लिए एपीआई.
  4. एक्सेल-आधारित उपकरण: ऐड-इन्स और समाधान जैसे कि वाईएड्रेस, एड्रेसडॉक्टर एक्सेल प्लगइन, या एक्सेल वीबीए मास्टर आपको अपने डेटासेट के भीतर अपने पते को पार्स और मानकीकृत करने में मदद कर सकते हैं।

इस मार्ग से नीचे जाने का कुछ लाभ यह है कि यह सस्ता है और छोटे डेटासेट के लिए डेटा को सामान्य करने के लिए त्वरित हो सकता है। हालांकि, ऐसी लिपियों का उपयोग कुछ हज़ार रिकॉर्ड से परे गिर सकता है और इस प्रकार बहुत बड़े डेटासेट या अलग-अलग स्रोतों में फैले हुए डेटासेट के लिए उपयुक्त नहीं हैं।

पता सत्यापन सॉफ्टवेयर

डेटा को सामान्य करने के लिए एक ऑफ-द-शेल्फ पता सत्यापन और सामान्यीकरण सॉफ़्टवेयर का भी उपयोग किया जा सकता है। आमतौर पर, ऐसे उपकरण विशिष्ट पता सत्यापन घटकों के साथ आते हैं - जैसे कि एक एकीकृत यूएसपीएस डेटाबेस - और बड़े पैमाने पर पते को मानकीकृत करने के लिए अस्पष्ट मिलान एल्गोरिदम के साथ आउट-ऑफ-द-बॉक्स डेटा प्रोफाइलिंग और सफाई घटक होते हैं।

यह भी महत्वपूर्ण है कि सॉफ्टवेयर में CASS प्रमाणीकरण यूएसपीएस से और इसके संदर्भ में आवश्यक सटीकता सीमा को पूरा करता है:

  • 5-अंकीय कोडिंग - गुम या गलत 5-अंकीय ज़िप कोड लागू करना।
  • ज़िप+4 कोडिंग - लापता या गलत 4-अंकीय कोड लागू करना।
  • आवासीय वितरण संकेतक (RDI) - यह निर्धारित करना कि कोई पता आवासीय है या वाणिज्यिक।
  • वितरण बिंदु सत्यापन (डीपीवी) - यह निर्धारित करना कि कोई पता सुइट या अपार्टमेंट नंबर तक डिलीवर करने योग्य है या नहीं।
  • यात्रा की बढ़ी हुई रेखा (ईलॉट) - एक अनुक्रम संख्या जो वाहक मार्ग के भीतर ऐड-ऑन श्रेणी में किए गए वितरण की पहली घटना को इंगित करती है, और आरोही/अवरोही कोड अनुक्रम संख्या के भीतर अनुमानित वितरण आदेश को इंगित करता है। 
  • पता लगाने योग्य पता रूपांतरण प्रणाली लिंक (LACSलिंक) - स्थानीय नगर पालिकाओं के लिए नए पते प्राप्त करने का एक स्वचालित तरीका जिन्होंने 911 आपातकालीन प्रणाली लागू की है।
  • सूटलिंक® ग्राहकों को प्रदान करने में सक्षम बनाता है बेहतर व्यापार पता जानकारी व्यावसायिक पतों में ज्ञात द्वितीयक (सूट) जानकारी जोड़कर, जो यूएसपीएस वितरण अनुक्रमण की अनुमति देगा जहां यह अन्यथा संभव नहीं होगा।
  • और अधिक ...

मुख्य लाभ वह आसानी है जिस पर यह सीआरएम, आरडीबीएम और हडूप-आधारित रिपॉजिटरी और जियोकोड डेटा सहित अलग-अलग सिस्टम में संग्रहीत एड्रेस डेटा को सत्यापित और मानकीकृत कर सकता है ताकि देशांतर और अक्षांश मान प्राप्त किया जा सके।

जहां तक ​​सीमाओं का सवाल है, ऐसे टूल की लागत मैन्युअल एड्रेस नॉर्मलाइजेशन विधियों की तुलना में कहीं अधिक हो सकती है।

कौन सा तरीका बेहतर है?

अपनी पता सूचियों को बढ़ाने के लिए सही तरीका चुनना पूरी तरह से आपके पता रिकॉर्ड की मात्रा, प्रौद्योगिकी स्टैक और प्रोजेक्ट टाइमलाइन पर निर्भर करता है।

यदि आपकी पता सूची पांच हजार रिकॉर्ड से कम है, तो इसे पायथन या जावास्क्रिप्ट के माध्यम से मानकीकृत करना एक बेहतर विकल्प हो सकता है। हालांकि, यदि समयबद्ध तरीके से कई स्रोतों में फैले डेटा का उपयोग करके पतों के लिए सत्य के एकल स्रोत को प्राप्त करना एक आवश्यक आवश्यकता है तो CASS-प्रमाणित पता मानकीकरण सॉफ़्टवेयर एक बेहतर विकल्प हो सकता है।